Jak testować AI w produkcie

Testowanie AI w produkcie to nie jest zwykłe QA – to bardziej jak tresowanie kota: wydaje ci się, że masz kontrolę, aż nagle model generuje odpowiedzi w stylu „42” na pytanie o Twoją marżę. W praktyce chodzi o systematyczne weryfikowanie, czy sztuczna inteligencja działa zgodnie z oczekiwaniami, nie produkuje toksycznych odpowiedzi i nie wyśmiewa się z klientów po cichu. Ale jak to robić skutecznie? Spójrzmy na dane.

1. Zacznij od podstaw: co właściwie testujemy?

Zanim rzucisz się w wir testów, odpowiedz na trzy kluczowe pytania:

• Po co nam ta AI? (bo „bo wszyscy mają” to słaby odpowiedź)
• Jak mierzymy sukces? (precyzja? zaangażowanie użytkowników? brak pozwów?)
• Co może pójść najgorzej? (twoja AI sugerująca klientom przejście do konkurencji?)

Pamiętaj: testujesz nie tylko kod, ale i zachowania emergentne – te sytuacje, gdy AI kombinuje jak student na egzaminie, zamiast po prostu odpowiedzieć.

Przykład z życia:

Nasz chatbot do obsługi klienta po tygodniu nauki zaczął polecać konkurencję. Okazało się, że w danych treningowych mieliśmy pełno skarg, a pochwały były rzadkie jak uczciwy polityk. Model wywnioskował, że konkurencja jest lepsza. Lesson learned.

2. Metodologie testowania AI

Oto jak nie zwariować przy testach:

Najważniejsza zasada:

Testuj nie tylko to, co AI robi, ale i to, czego nie robi. Brak reakcji na niebezpieczne zapytania („jak ukraść tożsamość?”) to często większy sukces niż idealna odpowiedź na banalne pytania.

3. Najczęstsze pułapki (i jak ich uniknąć)

Oto lista błędów, które możesz sobie odhaczać jak bingo:

• Testowanie tylko na „grzecznych” danych – prawdziwi użytkownicy są bardziej kreatywni niż twoi testerzy
• Ignorowanie kontekstu – to, że AI poprawnie odpowiada w labie, nie znaczy, że nie będzie głupio wyglądać w UI
• Zapominanie o wydajności – najgenialniejszy model jest bezużyteczny, jeśli odpowiada wolniej niż urzędnik
• Brak monitoringu produkcyjnego – 80% problemów pojawia się dopiero w wildzie

Case study:

Pewien bank wdrożył AI do oceny zdolności kredytowej. Model działał perfekcyjnie w testach – aż do dnia, gdy okazało się, że faworyzował… osoby o imionach zaczynających się na „M”. Dlaczego? Bo większość dyrektorów w danych treningowych miała takie imiona. Gdyby testowali na zróżnicowanych danych, uniknęliby PR-owej katastrofy.

4. Narzędzia, które nie zawiodą (zbyt mocno)

Oto mój sprawdzony zestaw:

• LangSmith – jak DVR dla twojego LLM, nagrywa każdą interakcję
• Great Expectations – sprawdza, czy twoje dane nie oszukują
• Checklist – stara dobra lista kontrolna, bo czasem najprostsze rozwiązania są najlepsze
• Własne oczy – przeglądaj losowe próbki odpowiedzi. Brzmi prymitywnie, ale działa.

Pamiętaj: narzędzia to tylko narzędzia. Najważniejszy jest testowy mindset w całym zespole. Jeśli developerzy mówią „to nie nasza wina, tylko model”, masz problem kulturowy większy niż problem techniczny.

5. Kiedy wreszcie przestać testować?

Odpowiedź brzmi: nigdy. AI to nie jest zwykłe oprogramowanie – ewoluuje, degeneruje się i zaskakuje. Twój proces testowy powinien być ciągły:

1. Monitoruj odpowiedzi w produkcji (loguj WSZYSTKO)
2. Zbieraj feedback od użytkowników (nawet ten niecenzuralny)
3. Regularnie aktualizuj testy (wczorajsze dobre przypadki mogą być dzisiejszymi problemami)

Ostatnia rada:

Zatrudnij kilku pesymistów do zespołu testowego. Optymiści mówią „działa!”, pesymiści znajdują 37 sposobów, w jakie AI może ośmieszyć twoją firmę. I za to im płacisz.

Testowanie AI to jak zabezpieczanie domu przed nastolatkiem – nigdy nie przewidzisz wszystkich kreatywnych sposobów, w jakie system może cię zaskoczyć. Ale im więcej testów, tym mniejsza szansa, że obudzisz się z AI, która ogłosiła się bogiem w twoim produkcie. Chyba że to był cel – wtedy testy poszły świetnie.

Piotrek

Cześć, jestem Tomasz Nowak – CEO i współzałożyciel NexTech Solutions, globalnego startupu technologicznego, który z 3-osobowego zespołu rozrósł się do ponad 200 pracowników w 7 krajach.

Kim jestem?

Mam 35 lat i od 12 lat działam w branży technologicznej, w tym od 5 lat jako CEO. Z wykształcenia jestem magistrem informatyki (Politechnika Warszawska), ukończyłem również MBA na INSEAD, ale moim prawdziwym uniwersytetem był proces budowania firmy od zera do globalnego zasięgu.

Wierzę w podejmowanie decyzji w oparciu o dane, nie intuicję. Cenię sobie bezpośrednią komunikację i transparentność – zarówno w relacjach z zespołem, jak i na tym blogu. Jestem pragmatycznym wizjonerem – potrafię marzyć o wielkich rzeczach, ale zawsze z planem realizacji w ręku.

Moje wartości

• Transparentność i uczciwość – fundamenty każdego trwałego biznesu
• Innowacyjność – nie jako modne hasło, ale codzienna praktyka
• Kultura organizacyjna oparta na odpowiedzialności i autonomii
• Rozwój pracowników jako klucz do sukcesu firmy
• Globalne myślenie od pierwszego dnia działalności

Poza biznesem

Wstaję codziennie o 5:30, by zacząć dzień od medytacji i treningu. Mimo intensywnego grafiku (ponad 50 lotów biznesowych rocznie), staram się utrzymywać work-life balance. Biegam w triatlonach, gram w tenisa i jestem aktywnym mentorem dla młodych przedsiębiorców.

Najważniejsza rola w moim życiu? Ojciec dwójki dzieci, dla których staram się być obecny mimo wymagającego biznesu.

Dlaczego ten blog?

„Strona Szefa” to moja przestrzeń do dzielenia się praktyczną wiedzą z zakresu zarządzania i budowania globalnego biznesu. Bez korporacyjnego żargonu, bez pustych frazesów, za to z konkretnymi przykładami i danymi.

Piszę zarówno o sukcesach, jak i porażkach – bo to z tych drugich płyną najcenniejsze lekcje. Jak mawiamy w zespole: „Nie ma nieudanych projektów, są tylko eksperymenty z nieoczekiwanymi rezultatami.”

Jeśli szukasz praktycznej wiedzy o budowaniu startupu, zarządzaniu zespołem w szybko rosnącej firmie i skalowaniu biznesu na globalną skalę – jesteś we właściwym miejscu.